Google の DeepMind のチームは、次の結果を予測する際の AI モデルの有効性を実証したと主張しています。 サッカー フットボールのゲームのセットプレーだけでなく、フィールド上の戦術も作成します。
フットボール (サッカー ステートサイドと呼ばれる) は、地球上で最も人気のあるスポーツです。カタールで開催される1.5年ワールドカップを視聴するために約2022億人が視聴したと推定されている。
Deep Mind のチームは、グラフ機械学習モデルと 7,176 回のコーナーキックのデータを使用して、ボールの最初のレシーバーとキックの直接の結果を正確に予測する TacticAI と呼ばれるツールを構築することができました。また、さまざまなセットアップポジションで起こり得る結果を予測し、試合の結果を改善するのに役立つ戦術的なバリエーションを生み出すこともできると、ある人物は述べています。 紙 Nature Communications に掲載されました。
Zhe Wang氏とディープマインドの研究チームは、ヨーロッパで最も権威ある大会であるUEFAチャンピオンズリーグで6回優勝しているリバプールFCと協力してデータを収集し、5人のサッカー専門家とともにモデルを評価した。
このモデルは、チームが攻撃しているゴール前に球形のボールを発射する機会があるセットプレーであるコーナーキックを分析するために構築されました。開発者らは、フリーキックやスローインを含む他のセットプレーにも適応できると述べた。
「ライバルチームが実行する戦術の主要なパターンを特定し、効果的な対応を開発することは、現代フットボールの中心にあります。しかし、アルゴリズム的にこれを行うことは依然として未解決の研究課題です」と論文は述べています。
TacticAI には予測コンポーネントと生成コンポーネントの両方が含まれており、「コーチがコーナーキックのルーチンごとに代替選手のセットアップを効果的にサンプリングして検討し、予測された成功の可能性が最も高い選手を選択できるようになります」と DeepMind は付け加えています。
サッカー専門家を対象とした調査では、90%の確率でモデルの提案が既存の戦術よりも支持されることが示された。 「利用可能なゴールドスタンダードデータが限られているにもかかわらず、TacticAI はこれらの結果を達成しました」と研究チームは研究論文で述べています。
「私たちは、リバプールFCの人間の専門評価者による包括的なケーススタディを通じて、サッカー戦術のためのAIアシスタントを実証し、その有効性の統計的証拠を提供しました」と論文は結論づけています。 「このシステムの潜在的な選手表現は、同様のセットプレー戦術を検索するための強力な手段であり、コーチが関連する戦術や過去に成功したカウンター戦術を分析できるようになります。」
米国は 2026 年に次の FIFA ワールドカップ サッカー トーナメントを開催することを楽しみにしているため、チームが戦術アシスタントとして AI を広く採用する最初の大会となると推測するのが妥当だと思われます。
アルゴリズムであろうがなかろうが、特にペナルティが絡む場合には、イングランドがトーナメントで優勝するためにはAI以上のものが必要となるだろう。 ®
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- 情報源： https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2024/03/20/googles_deepmind_football/
